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Enregistrement W2904148542 · doi:10.5744/bi.2018.1022

Investigating Diet and Disease in a Medieval German Poorhouse Population using Isotopic Analysis of Human and Faunal Tissues

2018· article· en· W2904148542 sur OpenAlexaff
Karyn C. Olsen

Notice bibliographique

RevueBioarchaeology International · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanFamineIsotope analysisOsteologyGeographyArchaeologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates a medieval (twelfth to sixteenth century) poorhouse skeletal collection from Regensburg, Germany, by assessing diet and health. Medieval poorhouses were an early form of social care facility that offered permanent shelter to the sick and destitute. The Regensburg sample offers a chance to explore the lives of an underprivileged group in larger medieval society. Isotopic data from bone collagen, and structural carbonate are used here in combination with osteological evidence for disease to explore dietary histories and health among poorhouse residents. We sampled human (n = 111) and faunal (n = 9) bone for carbon (δ13Ccol and δ13Csc) and nitrogen (δ15Ncol) isotope analysis. Low δ13Ccol and a narrow range in carbon-isotope compositions indicate that poorhouse residents subsisted primarily on C3 plants, and protein from terrestrial and freshwater sources. However, δ15Ncol and Δ13Csc-col values suggest differential access to protein. In addition, a small subset of individuals may have incorporated famine foods like millet (a C4 resource) into their diet. Many individuals survived serious bouts of stress and disease, though most of these conditions were debilitating and not lethal. Overall, the data suggest that the backgrounds of the poorhouse residents may have been diverse, despite a shared lower-class status at the end of their lives. Die Skelettfunde eines Armenhausfriedhofs im mittelalterlichen Regensburg (FRG; 12.–16. Jhdt. A.D.) wurden bezüglich des individuellen Gesundheitszustands und der Ernährung untersucht. Mittelalterliche Armenhäuser stellen frühe soziale Einrichtungen dar, welche kranken und mittellosen Menschen dauerhaften Schutz gewährten. Die Skelettserie aus Regensburg bietet die Möglichkeit, Lebensbedingungen einer unterprivilegierten mittelalterlichen Bevölkerungsschicht zu untersuchen. Hierzu wurden paläopathologische Befunde mit stabilen Isotopenanalysen des Knochenkollagens und strukturellen Karbonats kombiniert, um Ernährungsgewohnheiten und Morbidität der Armenhausbewohner zu erschließen. 111 Menschen-und 9 Tierknochenproben wurden bezüglich stabiler Kohlenstoff- (δ13Ccol und δ13Csc) und Stickstoffisotope (δ15Ncol) untersucht. Vergleichsweise niedrige δ13Ccol und eine insgesamt geringe Variabilität der Kohlenstoffisotopien sprechen für eine mehrheitlich C3-Pflanzen basierte vegetabile Nahrungskomponente der Armenhausbewohner, wobei das Nahrungsprotein sowohl aus terrestrischen als auch aus Süßwasserquellen bezogen wurde. δ15Ncol und Δ13Csc-col belegen jedoch unterschiedlichen individuellen Zugang zu Nahrungseiweiß. Einige wenige Individuen dürften sogar auch damalige Notnahrung wie Hirse—eine C4-Pflanze—konsumiert haben. Zahlreiche Individuen haben offenkundig schwere Stress-und Krankheitsperioden überlebt, obgleich diese mehrheitlich nicht tödlich, wenngleich kräftezehrend und schwächend wirkten. Insgesamt sprechen die Befunde dafür, dass die Bewohner des Armenhauses trotz des gemeinsamen unterprivilegierten Status gegen Lebensende unterschiedliche soziale Hintergründe hatten.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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